这篇文章主要围绕numpy，对ndarray.base的理解和numpy中的ndarray对象的ones展开，旨在为您提供一份详细的参考资料。我们将全面介绍numpy，对ndarray.base的理解
这篇文章主要围绕numpy，对 ndarray.base 的理解和numpy中的ndarray对象的ones展开，旨在为您提供一份详细的参考资料。我们将全面介绍numpy，对 ndarray.base 的理解的优缺点，解答numpy中的ndarray对象的ones的相关问题，同时也会为您带来'numpy.ndarray' 对象在 map 函数中不可调用，使用 numpy 数组、AttributeError-'numpy.ndarray'对象没有属性'drop'、AttributeError：''numpy.ndarray'对象没有属性'rolling''仅在过滤CSV数据后出现、AttributeError：“ numpy.ndarray”对象没有属性“ set_aspect”的实用方法。
本文目录一览：- numpy，对 ndarray.base 的理解（numpy中的ndarray对象的ones）
- 'numpy.ndarray' 对象在 map 函数中不可调用，使用 numpy 数组
- AttributeError-'numpy.ndarray'对象没有属性'drop'
- AttributeError：''numpy.ndarray'对象没有属性'rolling''仅在过滤CSV数据后出现
- AttributeError：“ numpy.ndarray”对象没有属性“ set_aspect”
numpy，对 ndarray.base 的理解（numpy中的ndarray对象的ones）
a 的情况是切片，总是返回一个引用。案例 c 和 d 包含 indexing，它总是返回一个副本。阅读更多相关信息here。
c 和 d 的区别在于：
对于c，由于要复制所有行，但只选择列，
内部发生的是，原始数组被转置并存储在新的ndarray中；然后删除未选择的列（新 nd-array 中的行）。然后返回一个转置（这可以从打印 c 和 c.base 的结果中看出）。
对于 d，由于以不连续的方式选择行（该行的所有列）和 since C style row-major order is used internally（好吧，取决于），新的 ndarray 是直接从原始数组填充（复制，因此没有基数）。
编辑：
根据信息here，当索引不连续的行时（如d），单个行被复制和堆叠。
扩展这个想法，我假设对于不连续的列（如 c），执行 3 步操作会更有意义：
- 转置原始数组
- 将选定的列（现在是行）复制到新的 nd-array（这必须存储为 base）
- 转置基数，然后返回
我不得不承认我没有找到这方面的官方文档。
'numpy.ndarray' 对象在 map 函数中不可调用，使用 numpy 数组
如何解决''numpy.ndarray'' 对象在 map 函数中不可调用，使用 numpy 数组
我的目标是规范化二维 numpy 数组/矩阵的每一行。我以为会很简单.. 我正在尝试执行如下代码所示的地图操作。我查找了这个错误，它在像函数一样调用数组时发生，这不是我的情况..
输入参数（p_list）是一个二维的numpy数组：
import numpy as npdef normalize(p_list):if (type(p_list) == list):L = p_listelse:L = p_list.tolist() # Converts numpy matrix to list of lists.print(type(L)) # L is of type list ! (even if p_list is of type numpy.ndarray)return list(map(lambda p: np.linalg.norm(p),L))
我的错误，发生在 list(map(...)) 行。 :
TypeError: ''numpy.ndarray'' object is not callable
对不起我的误解，如果这个问题已经解决了.. :/
AttributeError-'numpy.ndarray'对象没有属性'drop'
如何解决AttributeError-''numpy.ndarray''对象没有属性''drop''？
对于当前的项目，我计划在包含数字数据的CSV集合上运行scikit-learn随机梯度助推器算法。
调用脚本的X = Germany.drop(''Status'',axis=''columns'')时，我收到了AttributeError: ''numpy.ndarray'' object has no attribute ''drop''。
我认为此错误可能与以下事实有关：我正在转换CSV数据pd.to_numeric，这也可能会转换字符串标题。有没有可以进行此操作的智能调整？
CSV数据具有以下结构：
相应的代码如下：
Germany = pd.read_csv(''./Germany_filtered.csv'',index_col=0)
Germany = Germany.fillna("")
Germany = pd.to_numeric(Germany.columns.str,errors=''coerce'')
Germany.head()
X = Germany.drop(''Status'',axis=''columns'')
y = Germany[''Status'']
解决方法
In [167]: df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=[''a'',''b'',''c'',''d''])
drop在数据框上可以正常工作：
In [168]: df.drop(''c'',axis=''columns'')
Out[168]:
a b d
0 0 1 3
1 4 5 7
2 8 9 11
to_numeric产生一个numpy数组：
In [169]: x = pd.to_numeric(df.columns.str,errors=''coerce'')
In [170]: x
Out[170]:
array(<pandas.core.strings.StringMethods object at 0x7fef602862b0>,dtype=object)
In [171]: type(x)
Out[171]: numpy.ndarray
在进入head之前，它应该抱怨drop：
In [172]: x.head()
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-172-830ed5e65d76>",line 1,in <module>
x.head()
AttributeError: ''numpy.ndarray'' object has no attribute ''head''
In [173]: x.drop()
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-173-6d3a33341569>",in <module>
x.drop()
AttributeError: ''numpy.ndarray'' object has no attribute ''drop''
to_numeric文档怎么说？我没有与之合作，但显然您不想将其传递给df.columns.str对象。我尚未使用此功能，但让我们尝试将其传递给数据框：
In [176]: x = pd.to_numeric(df,errors=''coerce'')
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-176-d095b0166b8f>",in <module>
x = pd.to_numeric(df,errors=''coerce'')
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/tools/numeric.py",line 139,in to_numeric
raise TypeError("arg must be a list,tuple,1-d array,or Series")
TypeError: arg must be a list,or Series
因此，让我们传递一列/系列：
In [177]: x = pd.to_numeric(df[''a''],errors=''coerce'')
In [178]: x
Out[178]:
0 0
1 4
2 8
Name: a,dtype: int64
结果Series可以在同一列或新列中分配回数据框：
In [179]: df[''a''] = x
In [180]: df
Out[180]:
a b c d
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
现在在我的示例框架中，无需进行此转换，但它应该可以为您提供一些帮助。
让我们尝试真正的字符串转换：
In [195]: df[''a''] = [''00'',''04'',''LS'']
In [196]: df
Out[196]:
a b c d
0 00 1 2 3
1 04 5 6 7
2 LS 9 10 11
链接的答案无济于事：
In [197]: pd.to_numeric(df.columns.str,errors=''coerce'')
Out[197]:
array(<pandas.core.strings.StringMethods object at 0x7fef602862b0>,dtype=object)
但是我的版本确实产生了一个数字系列：
In [198]: pd.to_numeric(df[''a''],errors=''coerce'')
Out[198]:
0 0.0
1 4.0
2 NaN
Name: a,dtype: float64
AttributeError：''numpy.ndarray'对象没有属性'rolling''仅在过滤CSV数据后出现
如何解决AttributeError：''''numpy.ndarray''对象没有属性''rolling''''仅在过滤CSV数据后出现？
如果我按照下面给出的方法传递csv数据的值，则会产生输出。
data = pd.read_csv("abc.csv")
avg = data[''A''].rolling(3).mean()
print(avg)
但是，如果按照下面给出的方法传递值，则会产生错误。
dff=[]
dff1=[]
dff1=abs(data[''A''])
b,a = scipy.signal.butter(2,0.05,''highpass'')
dff = scipy.signal.filtfilt(b,a,dff1)
avg = dff.rolling(3).mean()
print(avg)
错误是：
AttributeError：''numpy.ndarray''对象没有属性''rolling''
我不明白，代码有什么问题？
应用dff = pd.Dataframe(dff)后出现新问题。顶部显示一个意外的零。
这是什么原因？如何摆脱这个问题？
解决方法
rolling是对熊猫Series和DataFrame的功能。 Scipy对这些一无所知，并生成Numpy ndarray作为输出。它可以接受数据框和序列作为 input ，因为Pandas类型可以在需要时模仿ndarray。
解决方案可能就像使用
将ndarray重新包装为数据框一样简单。dff = pd.Dataframe(dff)
AttributeError：“ numpy.ndarray”对象没有属性“ set_aspect”
如何解决AttributeError：“ numpy.ndarray”对象没有属性“ set_aspect”？
当我编写代码时：
for i in iaq:
fig,ax = plt.subplots(8,5,figsize=(8,5))
df_g2[df_g2[''aq_date''] == i].plot(column=''zone_id'',cmap=''Greens'',ax=ax,legend=True)
ax.set_title(''Analysis :''+ str(i))
plt.show()
它显示以下错误：
AttributeError: ''numpy.ndarray'' object has no attribute ''set_aspect''
如何解决这个问题？
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）
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